本文是 FDE（前沿部署工程师）系列教程，强调企业上 AI 的前提是做好数据治理。作者以纸质维修单、扫描产品手册和 Excel 配件表为例，讲解完整流程：确认用途、盘点原件、扫描采集、OCR 与解析、清洗核对、验收发布、持续维护。文章介绍了 OCRmyPDF、PaddleOCR、OpenRefine、DuckDB 等开源工具的组合使用，涵盖表格解析、字段口径统一、重复与版本处理、权限管理、人工抽查验收等实操细节，并指出 AI 应先进入待核队列而非直接覆盖正式数据。数据理顺后，再接入知识库和 AI 才能真正落地。
文章实测了百度开源的PP-OCRv6（Tiny、Small、Medium三档）本地部署方案。作者演示了如何用10分钟在笔记本上搭建OCR工作流，并对比了这三档模型与Apple Vision、Qwen3-VL等在手写、名片、轮胎压印等场景下的表现。结论指出，专用轻量模型在“逐字还原”的抄写员场景下远超大模型（VLM），且具备离线、隐私保护的优势。
本文介绍了如何通过简单的配置，将 PaddleOCR 接入 OpenClaw Agent，以低成本实现高精度的文档识别。相比昂贵的大模型视觉方案，PaddleOCR 提供了每日 1 万页的免费解析额度。文章详细演示了申请 API、获取密钥以及在手机端实现名片数字化的全过程，强调了 OCR 在 Agent 与人协同时代的重要性。
文章介绍了如何利用 PaddleOCR 的文档解析能力和 OpenClaw 的 Agent 编排能力，搭建一套自动化发票管理系统。通过简单的配置，实现了发票 PDF 的自动解析、飞书云空间存储及多维表格的结构化录入，全过程仅需 30 秒，极大提升了报销效率。
